0.   引言

国家矿山安全监察局明确提出要促进安全监控多元数据融合和信息开放共享，同时，随着智能矿山建设的稳步推进和煤炭企业数字化转型的加速实施，煤炭企业积累了海量数据资产，产生了大量的业务数字化应用需求，且这种需求呈指数式增长，给传统的煤炭行业应用系统开发模式带来挑战^[1-2]。随着大量的业务定制化需求和多元数据融合需求产生，尤其是煤矿智能化建设中各环节生产运行数据的动态集成、数据融合分析、一体化图形和不同岗位数据看板定制等对开发时效性提出了更高要求。然而，现阶段煤矿安全监测监控类系统、移动目标监控类系统、生产MES（Manufacturing Execution System，制造执行系统）管理类系统和智能化集成类系统等系统软件大多为系统厂家自主研发，在技术体系和数据开放性方面存在一定的壁垒，难以对煤矿井下作业现场的“人、机、环”等物联网对象进行一体化监管。当煤矿用户提出定制化开发需求时，过度依赖系统厂家，存在实施周期长、实施成本高、资源重复利用率低等问题，不利于煤炭企业数字化转型快速推进。生产过程控制类系统软件大多为工业组态软件，虽然具备快速定制化开发能力，但主要用于现场设备不频繁变更的情况（如选煤厂控制系统、排水控制系统、通风机控制系统等），难以适用于煤矿安全监测监控类系统中传感设备频繁更换的情况，也难以适用于移动目标监控类系统、生产MES管理类系统和智能化集成类系统^[3]。

近年来，低代码开发技术得到快速发展^[4-6]，为企业快速构建业务管理系统和加速实施数字化转型提供了解决方案^[7-10]。沈文娟^[11]给出了低代码开发平台技术架构和功能要求，提出了组件化工具开发理念，但对数据的采集和操作以数据库为主，缺乏对工业物联网设备和监控类系统的支持。盛振华^[12]提出了一种面向物联网的低代码建模平台，主要由用户抽象出物联网设备的数据结构，利用平台提供的低代码建模工具生成可描述物联网设备数据结构的实例代码和数据库操作码，连同数据管理、设备通信和数据持久化等通用业务逻辑打包封装给用户，后期由用户利用开发包并结合实例代码进行开发应用。这种方法简化了开发过程，适用于对物联网设备状态和属性的监管，但难以适用于对“人、机、环”等煤矿工业物联网对象的一体化监管^[13]，且缺乏大量的复杂业务逻辑支撑。国内大部分低代码平台考虑了灵活性和无代码化开发，以“表单+流程驱动”为主，在快速开发以自动传递任务和表单定制为主要需求的企业管理系统方面发挥了较大作用，但无法满足煤矿监控类系统和智能化集成类系统快速开发应用需求。

为了能够为煤矿用户或软件服务人员提供快速二次开发手段，缩短软件开发周期，提出了一种智能矿山低代码工业物联网平台设计方案。通过构建平台架构和统一技术体系，可对煤矿作业现场各类监控对象统一监管；通过开发低代码组件工具箱，形成可适应不同煤矿监控类系统软件直接复用的组件。

1.   平台设计要求

1） 煤矿多业务数据融合。煤炭行业的监测监控类系统软件均为各厂家独立开发，系统采用的技术体系和架构不尽相同，缺乏统一的主数据设计，开放性不足，基本上不具备多业务数据融合能力，因此当有多业务数据融合和智能化集成需求时，无法从软件系统内部解决，仅能通过数据转换或增加接口方式将数据集成到其他平台中（如全矿井综合自动化软件平台）来实现，由于各类系统产生的数据在时间和位置上不统一，数据之间的关联关系一致性不够。需要考虑设计统一的技术体系和平台架构，研发工业物联网平台，对煤矿现场各类物联网对象进行统一监控与管理。平台将不同类型监控业务进行统一管理，通过数据编码与主数据规范对所有业务数据进行规范和标志^[14]，通过多业务数据处理规范、不同层级之间数据交互规范、数据服务与发布规范等实现数据在平台内的共享和交互，进而实现多业务数据融合。

2） 避免大量代码重复开发。煤炭行业各类环境、移动目标、工况监控类系统软件具有大量类似甚至完全相同的功能，基本上都是从头做起、重复开发，由于各厂家的技术水平不一，软件应用效果差异性较大。通过把这些共性需求和功能完全提取出来，做成行业公共技术组件，各厂家就可以利用已有成熟的技术组件进行搭积木式快速应用开发，减少重复代码编写工作，一方面可以提高开发效率，另一方面也可以推动行业科技进步。

3） 业务快速定制开发。现阶段煤炭行业各类环境、移动目标、工况监控类系统软件和生产MES管理类系统软件大多为系统厂家自主研发，当用户有业务定制化开发新需求时，需要依赖系统厂家提供的技术支撑，难以满足用户紧迫的业务开发需求，且用户难以参与自行开发，对于煤炭企业数字化转型形成制约。平台设计时需要考虑提供具备二次开发能力的低代码开发工具，使得用户可根据业务管理需要快速开发出所需功能。

4） 云化合理部署。现阶段煤矿各类环境、移动目标、工况监控类系统软件由于涉及与现场感知设备通信，主要考虑单机部署，软件内部业务功能耦合度较高，对于云化部署方式考虑不多，当后期有大用户量、大数据量访问等需求时难以应对。平台设计时需要考虑分层设计，对原有监控类系统软件功能进行解耦，利用接口、矿山数据虚拟总线等方式交互数据，从而实现软件功能的横向扩展，满足私有云部署和多用户访问。

2.   平台设计方案

低代码平台的设计主要包括“表单+流程驱动”和“模型驱动”2种开发模式。“表单+流程驱动”的开发和使用门槛较低，通常仅用于开发有流程参与的简单应用，多个参与某类业务的人员之间按照预定规则自动传递任务，但当任务执行过程中需要与其他业务交互数据时，难以完成目标。“模型驱动”融合了BPM（Business Process Management，业务流程管理）、APAAS（Application Platform as a Service，应用平台即服务）后端模式和 ADP（Advanced Development Platform，应用开发平台）前端模式，适用于业务场景复杂度较高的情景，主要通过可视化建模技术来定义数据之间关系、业务处理逻辑，并构建人机交互界面，能够快速开发交付应用程序，方便、灵活地实现数据融合。

智能矿山低代码工业物联网平台采用“模型驱动”开发模式，提供系列封装好的组件工具，确保二次普通开发者通过预制模板、拖拽组件、配置参数等方式快速开发出可应用的软件，减少不必要的代码编写。低代码工业物联网平台工作原理如图1所示。由专业软件开发者通过设计数据编码与主数据规范、平台内部数据交互规范、平台接口与服务等构建统一技术体系，通过编写代码进行服务与数据资产开发，形成低代码开发模板库和组件工具箱，为二次普通开发者提供可视化IDE（Integrated Development Environment，集成开发环境）。二次普通开发者可基于可视化IDE，通过选配合适的组件、构建对象模型、设计大屏和图形组态、编排流程和复杂逻辑等快速开发应用软件，并通过编写复杂场景脚本实现复杂业务功能。该平台可基于PC终端和移动端进行多业务、数据组态与配置。

图  1  低代码工业物联网平台工作原理

Figure  1.  Operating principle of low code industrial IoT platform

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智能矿山低代码工业物联网平台主要从2个方面来构建：① 设计平台架构和统一技术体系，实现煤矿作业现场各类监控对象的统一监控和管理，并通过私有化云部署实现数据容量和业务功能动态扩展。② 开发低代码组件工具箱，将原本在煤矿监控类系统软件中需要通过定制化开发的系列通用功能进行统一封装，形成可直接复用的组件，满足不同煤矿监控类系统快速开发需求。对于复杂业务应用的开发，提供代码脚本编译环境，以满足普适性要求。

2.1   平台架构设计

为保证把煤矿监控类通用业务功能设计成可重用、可定制、可共享模式，基于微服务技术体系设计智能矿山低代码工业物联网平台架构，整体架构分为数据采集层、数据处理层、数据存储层、数据发布层、人机交互与应用层5个层级^[15-17]，如图2所示。

图  2  智能矿山低代码工业物联网平台架构

Figure  2.  Architecture of intelligent mine low code industrial IoT platform

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智能矿山低代码工业物联网平台分为开发平台和运行平台2个部分，在每个层级，运行平台通过解析引擎解析开发平台配置对应的功能。开发平台类似于工业组态软件，提供强大的低代码组件工具箱，该组件工具箱包含开发煤矿各类监控业务功能所需的组件工具，且可通过持续开发新的组件和完善已有组件对组件工具箱进行扩展，为快速开发工业物联网平台软件和满足煤矿用户快速开发定制业务提供工具支撑。开发平台提供了统一技术体系，包含主数据规范、人机交互界面设计规范、各层级之间数据交互规范、关键数据编码规范等，可确保煤矿各类监控、管理业务涉及的数据能够在统一的技术体系下产生关联。运行平台主要提供基于微服务技术体系的解析引擎，可对开发平台生成的各层级配置结果进行解析，形成一个协同运行的智能矿山工业物联网平台，实现煤矿各类监控业务数据的统一采集与交互、协调处理、分类存取、统一发布、融合应用。

1） 数据采集层。数据采集层主要负责对煤矿作业现场各类“人、机、环”信息进行采集，同时发送控制命令给现场控制设备。由于作业现场设备是由不同生产厂家提供的，协议种类多，可由相关设备厂家按照数据采集层制定的协议输出格式对通信协议进行加密封装^[18-19]，形成数据通信协议驱动组件，该层还支持标准、开放的协议（如OPC UA，EtherNet/IP，Modbus TCP等）。开发平台根据实际需要负责从低代码组件工具箱中适配数据通信协议驱动组件，当有多个监控类业务应用时，可为每个监控类业务应用适配对应的数据通信协议驱动组件，同时根据需要进行双机热备设置。运行平台采用多线程技术加载开发平台配置的数据通信协议驱动组件，将每个数据通信协议驱动组件输出的规范化数据转换成通用数据结构分类存放到对应的公共基础内存数据缓冲区，并对基础数据进行编码标志，通过规范化接口为数据处理层提供微服务。

2） 数据处理层。该层按照环境工况、人员/车辆/机器人等移动目标及过程控制等不同业务对数据进行分类处理，包括移动目标轨迹处理、模拟量/数字量处理、故障报警处理等。开发平台根据拟采集的数据类型及对应业务序号，从低代码组件工具箱选配数据分类业务逻辑处理组件，当有多个业务应用时，可以为每个业务应用选配对应的多业务数据处理规则，配置协同联动关系，设置报警/故障处理规则，组织消息，设置数据同步规则等。运行平台采用多线程技术加载开发平台配置生成的所有数据业务处理规则服务，通过规范化接口对公共基础内存数据缓冲区中的数据进行处理，形成具有数据标签的业务应用数据并分类存放到数据服务区，该数据服务区包含煤矿各类监控业务所需的故障/报警/异常数据区、环境/工况实时数据和控制命令数据区、移动目标位置数据区、区域移动目标数据区等，通过规范化接口为数据存储层提供微服务。

3） 数据存储层。开发平台根据不同业务应用需求从低代码组件工具箱中选择适配的数据存储服务组件，对数据存储规则和数据库同步规则进行配置，并对需要进行大量运算的数据存取任务进行调度配置。运行平台采用多线程技术执行相应的数据存取服务，包括结构化/非结构化数据存储、分布式存储等，涉及的存储工具包括关系数据库、时序数据库等。

4） 数据发布层。数据发布层主要通过数据发布管理服务为前端PC桌面、Web、移动端应用等提供数据源，该层以服务引擎的形式构建矿山数据虚拟总线，将数量大且种类多的数据进行专题分类，根据分类从相应数据库和内存数据服务区中抽取数据并合并，形成专题分类数据集和专题数据服务接口（Web API）。开发平台通过添加数据发布服务所需的分类数据接口，并在矿山数据虚拟总线上注册分类数据接口，从而提供开放的数据发布服务，供前端人机交互与应用层通过订阅方式来获取所需数据。运行平台直接通过服务形式向矿山数据虚拟总线提供专题数据服务接口，确保人机交互与应用层可通过获取矿山数据虚拟总线上的数据开发适用于不同应用场景和岗位的工业APP。

5） 人机交互与应用层。该层主要通过查询订阅数据发布层提供的矿山数据虚拟总线上注册的专题数据服务接口，快速获取所需数据，通过平台提供的系列配置组件和矢量化图形、二/三维GIS（Geographic Information System，地理信息系统）、智能报表等数据展示组件，形成不同管理岗位人员的应用APP。该层涉及智能矿山工业物联网数据的融合应用展示和矿山企业生产管理的工作流、表单设计等，以及生态圈不同专业大数据分析厂家的专题分析应用开发。开发平台利用预制模板、定制服务、定制流程、设置属性等手段为不同开发人员提供图形化开发界面，通过拖拽已封装好的组件和模型驱动完成应用功能设计^[20-21]，这些组件包括对象在线建模和组态、矢量控制图形组态、二/三维GIS图形组态、智能报表组态、大屏幕看板多元信息组态、工作流与表单设计、基础配置设置等。对于复杂的业务逻辑功能，可通过平台提供的脚本编译器来处理，同时利用人员权限与组织机构组件为相应的业务功能和数据设置对应的岗位角色权限。运行平台通过解析引擎将开发平台生成的图形、数据集、变量、表单、报表等进行解析，生成运行所需的功能页面，以报表、图形等方式通过PC桌面、Web、移动端等进行数据展示和控制指令交互。

2.2   统一技术体系构建

构建智能矿山低代码工业物联网平台统一技术体系，需要考虑煤矿所有监控与管理业务所需的核心数据结构和数据库结构、数据编码与主数据规范、工作流引擎、用户权限、数据存取技术、多业务数据处理规则、平台内部数据交互规范、数据服务与发布机制等，其中重点考虑以下方面。

1） 平台对煤矿各类监控业务需要共享、复用的关键数据（如组织机构、员工信息和用户权限、作业区域、设备安装地点、感知信息分类、数据通信通道等）进行统一设计，形成关键主数据，这些数据以结构化数据和数据库的形式进行存储和内存调用，平台对这些主数据赋予具有一定规范的数据编码，以供其他监控类业务使用，确保每类监控业务用到的关键数据在描述上是一致的。

2） 煤矿作业现场的物联网监控对象除了环境和工况参数、传感设备、控制装置、智能装备，还有作业人员和运输车辆、巡检机器人等移动目标。这些监控对象有些是固定的，有些是移动的，随着采煤进度的推进，必然会产生与位置、时间、身份标志、感知信息相关的数据，平台通过建立多业务数据处理规则，以适应煤矿的安全、生产、监管要求。

3） 随着智能矿山建设推进，煤矿数据访问量会越来越多，如果每个数据访问者都需要从后端直接访问数据，会加重数据库负担，降低数据访问效率。因此，需要构建数据中台，将煤矿各类数据进行提前抽取并按照煤矿的业务需求或专题分析需求进行重新组合，通过API对外提供专题数据服务，便于第三方数据使用者获取所需数据。为了提高数据访问的透明度，可按照消费者−服务者模式设计矿山数据虚拟总线，将专题数据服务进行注册，这样数据消费者就可以通过查询总线获取所需数据，同时可交互控制指令，实现数据的透明化调度管理。

2.3   低代码组件工具箱开发

低代码组件工具箱由专业软件开发者通过编写代码开发形成，主要包括数据通信协议驱动、数据分类业务逻辑处理、数据存储服务、工作流、人员权限与组织机构、矢量化图形、二/三维GIS、智能报表、曲线图表、双机热备、数据同步、消息中间件、班次管理等系列组件。

1） 数据通信协议驱动组件。煤矿作业现场设备的通信协议大部分属于私有化，开放性不强，但可以参照工业组态软件模式，通过行业监管层面或煤矿用户让设备厂家将协议封装成加密数据通信驱动组件，对数据输出格式进行统一，同时将部分设备的协议开发成开放性强的Modbus TCP，OPC DA/UA协议组件，逐步丰富数据通信协议驱动组件库，从而现场设备的数据采集便可通过选择合适的数据通信协议驱动组件快速实现。

2） 数据分类业务逻辑处理组件。煤矿监控类数据除了控制设备数据外，还有人员、车辆、机器人等移动目标监控数据，以及安全监控系统的一些特殊数据（如异地断电），这些数据的处理方式都不一样。平台将不同类型数据的业务逻辑进行分类、抽取处理形成规范的数据分类业务逻辑处理组件，这样只需要根据不同类型业务选择不同的数据分类业务逻辑处理组件，即可满足煤矿各类监控数据的一体化处理。

3） 数据存储服务组件。根据不同类型数据对实时性要求的不同，形成数据存储服务组件。该组件需要满足煤矿不同类型业务数据的存储要求，因此，数据存储服务组件需要支持分布式数据、结构化/非结构化数据、时序数据的存储。基于知识产权和成本考虑，可选用开源数据库，并采用多线程技术提高数据分类存储效率。另外，为避免因异常断电造成数据丢失，需要考虑数据持久化处理技术。

4） 工作流组件。工作流组件主要实现对工作流业务的封装，属于协同作业的一部分，一般由流程设计器、表单设计器、流程引擎、管理工具4个部分组成，目的是将1组任务组织起来以完成某个业务处理过程，可由1个或多个角色与软件系统协作完成^[22]。通过流程设计器定义流程各环节，由流程引擎根据流程文件驱动流程的运行，当流程需要业务数据时，通过Web API方式从业务环节中获取，在驱动运行的同时，流程引擎会将中间结果持久化至数据库中，其中用户操作界面由表单设计器设计的表单来完成。工作流组件在低代码工业物联网平台中的应用如图3所示。

图  3  工作流组件在低代码工业物联网平台中的应用

Figure  3.  Application of workflow components in low code industrial IoT platform

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5） 人员权限与组织机构组件。该组件将组织机构、岗位、角色、用户及功能权限进行统一，实现对煤矿监控业务之间的协同作业、数据共享、资源复用的管控。整体基于岗位管理业务需求，将应用资源、用户岗位、菜单/操作/数据权限合理配置，形成以岗位业务需求为核心的人员权限与组织机构管理组件，根据岗位角色权限实现日常监管业务的自动推送和操作，形成“事找人”的协同作业。

6） 矢量化图形和二/三维GIS组件。图形是煤矿智能化系统最直观的人机交互应用，可直接模拟显示煤矿作业现场的各类环境参数、移动目标位置、控制设备工况、物资运输等信息。针对控制业务场景，主要以矢量化图形显示为主；针对有位置服务要求的业务场景，以二/三维GIS显示为主。针对煤矿作业现场实际监管需求，需要将“人、机、环”的监控业务、对象与图形进行绑定，形成可根据业务需求配置的组件，通过拖拽组件、配置参数等方式实现图形与作业现场信息的实时交互，减少针对不同业务需求的二次图形开发工作量。

7） 智能报表和曲线图表组件。报表是对数据进行分类显示的工具，可根据不同岗位角色需求实现对数据的分类展示。将报表做成具有微服务能力的智能报表组件，实现报表样式定制、嵌套、条件分页、分栏等功能。智能报表组件通过选择报表模板、访问基于矿山数据虚拟总线的分布式数据源、绑定单元格数据、定义业务逻辑等实现数据的多样化展示。曲线图表组件主要配合智能报表组件，支持丰富的可视化图表，包括柱形图、折线图、雷达图等图表样式；根据选定的单元格数据元和图表样式自动生成所需图表，并且可适应PC端和移动端。

8） 其他主要组件。双机热备组件能够提供主机、热备机的工作方式和状态信号，且根据故障情况自动切换；数据同步组件实时同步主机和热备机的各类内存和数据库数据，确保主机、热备机数据一致；消息中间件组件根据业务逻辑处理结果主动将业务消息推送给需要的业务或岗位角色；班次管理组件主要为煤矿各类业务系统提供统一的班次设置。

上述系列组件封装了煤矿各类监控业务所具有的共同功能、可共享和复用的资源，可在开发不同类型的煤矿监控类系统软件时重复使用，当无法满足特殊需求时，可对组件进行迭代开发或开发新的组件。

3.   平台应用案例

目前，低代码工业物联网平台已在某煤矿的辅助运输监控管理系统中应用。该系统涉及的数据类型和业务功能较多，主要功能包括车辆位置、行车速度与里程、车辆工况、车辆运行途中周围环境等参数的监控，井下巷道交叉处红绿灯的控制，车辆运输调度、行车路径规划与导航、运输物料跟踪、队组物料申请与审批、智能约车，与人员精确定位、物资入出库管理等业务的数据融合与联动。

常规的煤矿工业物联网平台需要由专业软件开发人员对数据采集、处理、存储、应用展示等功能进行开发，再融合其他业务数据。针对用户不断提出的新功能要求，往往难以在规定的时间周期内满足用户需求。

采用“模型驱动”开发模式的低代码工业物联网平台由于提供了表单和工作流组件，对于队组物料申请与审批、用车申请等功能，完全可以通过平台组件工具箱提供的系列组件来设计完成，申请人、部门、出发地、车辆类型等信息可以通过平台基础服务提供的关键主数据来选取，井下定位基站、车辆位置监测与红绿灯控制等信息与功能可以在二/三维GIS地图上通过平台提供的系列组件工具动态组态配置完成，大屏设计、报表设计等功能可由用户根据实际管理需要选取智能报表组件和曲线图表组件自行组态完成。通过平台提供的其他系列组件可以实现关键基础信息、主数据、通信协议驱动、双机热备、数据同步、业务逻辑处理规则、存储方法等的配置与选取，进而为辅助运输监控系统提供快速开发平台，满足煤矿用户日常提出的紧急定制化开发任务需求。

4.   结论

1） 将煤矿各类监控业务和生产MES涉及的需要共享、复用的数据进行统一设计，形成关键主数据，并对其进行统一编码，为所有煤矿业务应用提供基础数据服务；通过建立多业务数据处理规则，为煤矿各类监控对象（如环境和工况参数、传感设备、控制装置、智能装备、移动目标等）的数据处理提供规范；结合煤矿业务应用，构建了具有专题数据服务能力的数据中台和专题数据分类集，设计了具有透明数据交互能力的矿山数据虚拟总线和适应业务管理的工作流引擎，为第三方数据使用者快速获取所需数据提供技术支撑。

2） 智能矿山低代码工业物联网平台分为开发平台和运行平台，二次普通开发者可在开发平台中通过预制模板、拖拽组件、定制服务和流程、配置参数等方式，利用低代码组件工具箱中的组件和模型驱动快速完成应用功能开发和打包发布，运行平台利用解析引擎实现应用功能的人机交互展示和数据交互。